暫停GPT-4研究6個月!馬斯克帶頭千名CEO、科學家聯名信,他們恐懼什麼?
暫停GPT-4研究6個月!馬斯克帶頭千名CEO、科學家聯名信,他們恐懼什麼?

至今,我們已經經歷了多次數位革命,包括圖形界面的出現、網路的誕生以及移動網路的普及,但沒有一次科技變革像 GPT 模型引發的 AI 浪潮那樣引起如此廣泛的恐慌情緒。

一方面 AI 改變了人們工作和生活的方式,大大提高了效率;另一方面 AI 的運行和發展又充滿不確定性,觸發了人類對於未知事物的天然保護機制——恐懼。

今天,網路上一封公開的聯名信暴紅,該信 呼籲所有的 AI 實驗立即暫停研究比 GPT-4 更先進的 AI 模型,暫停時間至少 6 個月 ,為的就是把這些可怕的幻想扼殺在搖籃之中。

ai連署
圖/ ifanr

AI 的進步速度實在過於驚人,但相關的監管、審計手段卻遲遲沒有跟上,這也意味著沒有人能夠保證 AI 工具以及使用 AI 工具的過程中的安全性。

該聯名信已經獲得了包括 2018 年圖靈獎得主 Yoshua Bengio、馬斯克、史蒂夫 · 沃茲尼亞克、Skype 聯合創辦人、Pinterest 聯合創辦人、Stability AI CEO 等多位知名人士的簽名支持,截稿前聯名人數已經達到 1,125 人。

公開信的原文如下:

人工智慧具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來深刻的風險,這已經透過大量研究得到證實,並得到了頂級 AI 實驗室的認可。正如廣泛認可的阿西洛馬爾人工智慧原則(Asilomar AI Principles)所指出的,先進的 AI 可能代表地球生命歷史上的重大變革,因此應該以相應的關注和資源進行規劃和管理。

不幸的是,即使在最近幾個月, AI 實驗室在開發和部署越來越強大的數位化思維方面陷入了失控的競爭,而沒有人能夠理解、預測或可靠地控制這些數位化思維,即使是它們的創造者也無法做到這一點。

現代 AI 系統現在已經在通用任務方面具有與人類競爭的能力,我們必須問自己:
• 我們應該讓機器充斥我們的資訊管道,傳播宣傳和謊言嗎?
• 我們應該將所有工作都自動化,包括那些令人滿足的工作嗎?
• 我們應該發展可能最終超過、取代我們的非人類思維嗎?
• 我們應該冒失控文明的風險嗎?

這些決策不應該由非選舉產生的科技領導人來負責。只有當我們確信 AI 系統的影響是積極的,風險是可控的,我們才應該開發強大的 AI 系統。這種信心必須得到充分的理由,並隨著系統潛在影響的增大而增強。 OpenAI 最近關於人工智慧的聲明指出:「在某個時候,可能需要在開始訓練未來系統之前獲得獨立審查,對於最先進的努力,需要同意限制用於創建新模型的計算增長速度。」我們同意。現在就是那個時刻。

因此, 我們呼籲所有 AI 實驗室立即暫停至少 6 個月的時間,不要訓練比 GPT-4 更強大的 AI 系統。 這個暫停應該是公開和可驗證的,並包括所有關鍵參與者。如果無法迅速實施這樣的暫停,政府應該介入並實行一個暫禁令。

AI 實驗室和獨立專家應該利用這個暫停時間,共同製定和實施一套共享的先進 AI 設計和開發安全協議,這些協議應該由獨立的外部專家嚴格審核和監督。

這些協議應確保遵守它們的系統在合理懷疑範圍之外是安全的。這並不意味著暫停 AI 發展,而只是從不斷邁向更大、不可預測的黑箱模型及其突現能力的危險競賽中退一步。

AI 研究和開發應該重點放在提高現有強大、先進系統的準確性、安全性、可解釋性、透明度、魯棒性、對齊、可信度和忠誠度。

與此同時,AI 開發者必須與政策制定者合作,大力加速 AI 治理體系的發展。這些至少應包括:
• 專門負責 AI 的新的、有能力的監管機構;
• 對高能力 AI 系統和大型計算能力池的監督和跟踪;
• 用於區分真實與合成內容、跟踪模型洩漏的溯源和水印系統;
• 健全的審計和認證生態系統;對 AI 造成的損害承擔責任;
• 技術 AI 安全研究的充足公共資金;
• 應對 AI 引起的巨大經濟和政治變革(特別是對民主制度的影響)的資深機構。

人類可以在 AI 的幫助下享受繁榮的未來。在成功創造出強大的 AI 系統之後,我們現在可以享受一個「AI 盛夏」,在其中我們收穫回報,將這些系統明確地用於造福所有人,並讓社會有機會適應。

在面臨可能對社會造成災難性影響的其他技術上,社會已經按下了暫停鍵 。在這裡,我們也可以這樣做。讓我們享受一個漫長的 AI 盛夏,而不是毫無準備地衝向秋天。

ai連署
圖/ ifanr

在這份公開信裡,附上的簽名表或許要比信的內容本身要精彩,你可以在這裡找到很多熟悉的名字,每一個簽名都表達了簽名者對於 AI 的強烈懷疑態度。

延伸閱讀:AI讓馬斯克「壓力山大」:這是危險的技術!特斯拉也在用,為什麼他這麼說?

不過,有網友發現這些簽名也不一定完全可信,因為在列表中出現了 OpenAI CEO Sam Altman(我封我自己?)和電影《捍衛任務4》男主角 John Wick 的名字,具體的真實性還有待考究。

附上本封聯名信的網址,感興趣的朋友也可以去寫上自己的名字:Pause Giant AI Experiments: An Open Letter

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、林美欣

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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